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近15年沪深300的1分钟K线数据(CSV格式)

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简介:
本资料提供2007年至2022年间沪深300指数每分钟级别的历史交易数据,以CSV文件形式便于数据分析与回溯测试。 这段数据包含了沪深300指数从2009年至2020年8月的1分钟K线图,其中包括开盘价、最高点、最低点、收盘价、成交量以及成交金额等信息。所有记录完整无缺,数据质量非常高。

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  • 153001K线CSV
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    本资料提供2007年至2022年间沪深300指数每分钟级别的历史交易数据,以CSV文件形式便于数据分析与回溯测试。 这段数据包含了沪深300指数从2009年至2020年8月的1分钟K线图,其中包括开盘价、最高点、最低点、收盘价、成交量以及成交金额等信息。所有记录完整无缺,数据质量非常高。
  • 300.csv
    优质
    《沪深300数据.csv》包含了中国A股市场中最具代表性的300家上市公司的历史交易数据,涵盖开盘价、收盘价、最高价、最低价及成交量等信息。 沪深300.csv是一个包含沪深300指数相关数据的文件。该文件通常用于金融分析和投资研究,提供了关于中国股市的重要参考信息。
  • 300股(2006-2024)
    优质
    本资料详尽收录了自2006年至2024年沪深300指数各年度的成分股名单及变动情况,为投资者分析市场趋势提供重要参考。 从2006年到2024年,我整理了沪深300成分股的数据,相比市面上每年更新两次的资料来说更加详尽,总共包含198万条记录,涵盖了每次的变化情况。这对于需要进行回测的研究者非常有帮助。
  • 300度成股汇总(2005-2022)
    优质
    本资料汇集了自2005年至2022年期间,每年沪深300指数所包含的所有成分股票信息,为投资者提供全面的历史数据参考。 沪深300指数历年成分股数据如下: - **2022年** - 平安银行 (证券代码:00001) - 万科A (证券代码:00002) - 中兴通讯 (证券代码:00063) - 华侨城A (证券代码:00069) - TCL科技 (证券代码:157) - 中联重科(证券代码: 166) - **2022年** - 美的集团(证券代码:333) - 潍柴动力 (证券代码:8) - 藏格矿业 (证券代码:408) - 徐工机械(证券代码:425) - **2022年** - 云南白药(证券代码:538) - 泸州老窖(证券代码:568) - 古井贡酒 (证券代码:96) - **2022年** - 长安汽车 (证券代码:625) - 格力电器(证券代码:651) 以上为沪深300指数在2022年的部分成分股列表。
  • 300趋势预测
    优质
    本项目专注于分析和预测沪深300指数的趋势变化,结合宏观经济数据、市场情绪和技术指标进行深入研究。 使用Python预测指数走势。
  • 300股与代码.xlsx
    优质
    该文件包含了中国资本市场中最具代表性的沪深300指数的所有成分股及其对应的股票代码,便于投资者分析和研究。 2020年12月份最新沪深300成分股及其代码如下: (由于原文并未提供具体的股票代码及名称列表,此处仅陈述主题内容)
  • 上证综合指300相关
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    本资料汇集了上证综合指数和沪深300指数的关键数据,包括历史走势、成分股信息及两者间的相关性分析,为投资者提供全面参考。 上证综合指数提供了2003年2月至2021年10月的月度数据,而沪深300指数则覆盖了从2002年1月至2021年3月的日度、月度和年度数据。上证综合指数仅包含大盘指数信息,相比之下,沪深300指数的数据更为详尽,包括前一日收盘价、开盘价、最高价、最低价、当日收盘价、成交量(股)、成交金额(元)、涨跌额(元)、涨跌幅以及均价等指标。
  • 202211月前A股所有个股K线(包括开盘、收盘、最高和最低价
    优质
    该数据库收录了截至2022年11月前沪深A股市场全部上市公司每年的日交易汇总信息,涵盖开盘价、收盘价、年度内最高及最低股价等关键指标。 标题中的“沪深A股所有个股2022年11月以前的年K线股票开盘、收盘、最高价、最低价等数据”指的是一个涵盖了中国沪深股市所有股票在2022年11月之前每年交易的数据集。这个数据集包含的信息非常关键,对于投资者、分析师以及研究者来说,它提供了大量的历史交易数据,可用于分析股票趋势、制定投资策略或进行市场研究。 “Sql格式50万条数据”意味着这些数据存储在一个SQL数据库文件中(例如k_year.sql)。SQL(Structured Query Language)是用于管理关系数据库的标准语言,具有查询、更新、插入和删除数据等功能。这个包含50万条记录的数据集表明了其全面性,涵盖了大量股票的历史交易记录。 在股票市场中,年K线是技术分析的重要工具,它结合了一年的开盘价、收盘价、最高价和最低价。具体来说: - 开盘价:指交易日开始时的第一笔交易价格。 - 收盘价:指交易日结束时的最后一笔交易价格,通常反映市场对股票价值的共识。 - 最高价:一年内单个交易日中的最高成交价格,显示了市场的最高估值预期。 - 最低价:一年内单个交易日中的最低成交价格,反映了市场的最悲观情绪。 通过分析这些数据可以: 1. **识别趋势**:观察年K线的变化可以帮助投资者识别股票价格的上升、下降或横盘的趋势。 2. **判断支撑与阻力位**:最高价和最低价可作为未来股价变动潜在的支持点和阻挡点,帮助预测未来的买卖时机。 3. **计算技术指标**:如移动平均线(MA)、MACD等,辅助投资者确定最佳的交易时间窗口。 4. **分析市场情绪**:连续几年的K线形态可能反映出市场的乐观或悲观情绪变化。 5. **风险评估**:通过对历史波动性的了解,可以更好地预测未来的潜在价格变动范围。 数据库的应用使得这些数据易于检索和分析。分析师可以通过编写SQL查询来筛选特定时间段、特定类型股票或者满足某些条件的数据集,从而快速获取所需的市场信息。 这个数据集为投资者提供了一个深入了解沪深A股市场历史表现的窗口,并通过数据分析帮助做出更加明智的投资决策。同时,也展示了SQL数据库在处理大规模金融数据方面的能力和价值,在研究股市时是不可或缺的重要工具之一。
  • 300自2005以来股票行情历史(截至20238月)
    优质
    该资料提供了自2005年至2023年8月期间沪深300指数每日的收盘价、最高价和最低价等详细的历史股票行情数据,适合进行长期市场趋势分析。 股票行情历史数据包括自2005年沪深300指数编制以来至2023年8月的数据。
  • 飞机航班集(CSV,含1.5万条记录)
    优质
    本数据集包含近十年全球航班运营信息,共计1.5万余条记录,以CSV格式呈现,涵盖航班日期、起飞降落时间、延误情况等关键指标。 标题中的“近10年飞机航班数据集 CSV 1.5W+记录”指的是一个包含大量航班信息的数据集合,以CSV格式存储,大约有15,000条记录。CSV(Comma Separated Values)是一种常见的数据交换格式,便于在不同应用程序之间交换数据。这种数据集通常用于数据分析、挖掘或机器学习任务。 该数据集中包括以下关键字段: - **航班号**:每个航班都有一个唯一的识别号,用于区分不同的飞行。 - **机型**:飞机的型号,如波音737、空客A320等,这会影响飞机的载客量、飞行距离和燃油效率。 - **出发及到达时间**:航班预计起飞和到达的具体时间,用于规划行程和计算飞行时长。 - **出发及到达省份/城市/机场**:航班的起止地点,包括省、市和具体机场,有助于了解航线网络和地理分布。 - **飞行里程**:航班的总距离,可以衡量飞行时间和消耗的燃料。 - **经纬度**:提供航班起点和终点的精确地理位置坐标,可用于地图可视化或地理分析。 - **准时率**:航班按照预定时间起飞和到达的概率,反映了航空公司的运营效率和服务质量。 - **航司**:运营该航班的航空公司,可能涉及其服务、价格策略和市场份额。 - **航班计划**:可能指的是航班的日常或季节性安排,包括频率和时刻表。 这样的数据集对于多种用途非常有用: - **市场分析**:通过分析不同航空公司的航班数量、航线分布及准时率来评估各公司在市场上的表现与竞争力。 - **乘客行为研究**:结合出发和到达城市的数据可以理解乘客流动模式,并预测热门航线及出行高峰。 - **航班优化**:通过对飞行里程和经纬度的分析,可能有助于航空公司优化飞行路线以节省燃油成本。 - **预测模型**:利用历史准时率数据构建预测模型来预估未来航班是否可能发生延误。 - **政策制定**:政府与监管机构可以使用这些信息调整航线分配或提升服务质量标准。 由于提供的文件名为“机票航班数据.xlsx”,这表明数据集可能还包含Excel版本,该格式提供了丰富的数据处理和可视化功能,如筛选、排序及图表制作等。对于初学者或需要快速分析的用户而言,这种格式更为直观。 这个数据集为研究人员、数据分析专家以及对航空业感兴趣的用户提供了一个全面且宝贵的资源,通过清洗与整理这些信息可以获取有关航空市场的深度见解,并推动决策制定和业务优化。